最近，不少人在社交媒体分享“哭穷省钱”秘籍。据说，在评论区不断留言“我好穷”“买不起”，或者多说几次“我要9毛9的咖啡”，刷新一下，有时竟能心想事成。有人说，在评论区留言“这个软件爱‘杀熟’，我要把你卸载”，删除几天后再安装，从未有过的优惠就会蹦出来。还有博主言之凿凿道，靠着这些“土办法”，原本4000元的机票能省下近一半的价格。果真如此吗？今天我们就来聊聊这件事。

对着手机打造自己价格敏感的人设，大数据就能“听劝”吗？有媒体援引专家的话说，在软件算法彻底公布前，我们很难靠逆向工程的方式分析出真正的算法逻辑。个别案例或许存在“撞大运”成功的情况，但实践的人多了，软件也会优化和调整算法。毕竟在算法高度发达的今天，分析出是否存在“反向驯化”，也在技术的能力范围之内。

有人看乐子，有人学“技术”，热热闹闹的反向驯化像一则“偏方”，未必是上上策，却暴露出“大数据杀熟”的真问题。同等距离，价格更贵的手机打车费用更高；一起消费，“游客”反而比会员价更低；都是参加电商平台活动，别人的红包总比我的要大……类似的“价格歧视”，很多人都遇到过，相关新闻也时常见诸报端。面对令人迷惑的商家促销逻辑、算法底层思路，消费者对平台的信任被不断消磨，最终对算法和大数据“累觉不爱”。

今天熟练运用移动互联网的我们，已经很难想象回到过去没有算法、大数据的时候。但也要看到，当“momo”“神经蛙”等匿名昵称占领社交平台，当拿到手机后关闭精准定位、广告推荐成为不少人的自觉，其实折射出的正是消费者媒介素养的提升，人们已经不再满足于作为数据的被动接受者，而是开始积极寻求改变。这也饱含了全社会对更加良善的技术前景的呼唤——既能提供精准、即时的便利与舒适，又能克服过度刺探隐私、持续“监听”“暗算”带来的不良后果。

今年11月，中央网信办等四部门联合发布通知，提出严禁利用算法实施大数据“杀熟”，严禁利用年龄、职业、消费水平等特征，对相同商品实施差异化定价。作为一个有着较高技术门槛和直接社会影响的课题，如何让政策落到实处、让问题长效解决，需要奖惩分明的持续监管，更离不开企业组织的严格自律。也有人建言，大数据迭代如此迅速，不妨用大数据监督大数据，用好算法治理坏算法，让“大数据杀熟”暴露到阳光下，“用魔法打败魔法”。

往根上说，“反向驯化”这个词本身，恐怕就有问题。所谓技术向善，就应该包括这样的判断：技术永远是人的工具。是人驯化技术，而不是技术驯化人。因此，技术对人的驯化，才是真正的反向，这也是值得我们警醒的问题。

编辑：康磊    责编：龙春晖     审核：王蓉